我正在尝试创建一个模型来根据随着时间的推移许多个人的历史数据来预测个人的需求/支出，但我很难找到这方面的例子。

举一个简单的例子来说明我正在尝试做的事情：

假设有一家冰淇淋店，周边地区的孩子每周都会光顾。我们拥有商店中所有购买的历史记录以及购买者的详细信息，因此我们可以跟踪每个人的购买历史记录。我们还有每个人的详细信息，例如年龄、性别、学校、编号。兄弟姐妹等

我们可以假设一个孩子每周会从商店购买一次，直到他们永远“离开”并停止购买。

我想做的是在几周内为每个孩子创建购买预测。我正在努力解决的问题是，蒂米说，一个新孩子只购买了几个星期，因此没有足够的历史来仅根据他自己的数据进行预测（但我们确实有他的详细信息） .

我的假设是通过考虑孩子的详细信息可以更好地预测需求，所以我想在历史数据中找到最能代表 Timmy 的一组，并在创建 Timmy 的预测时以某种方式利用他们的数据。此类预测是否有任何标准方法/实践？

任何建议或指导将不胜感激。